[3F5-GS-10] AI応用：気候・気象

[3F5-GS-10-01] 教師なし機械学習アルゴリズムを用いた アリソフの全球気候区分図の更新

〇島袋 琉¹、冨田 智彦¹、福井 健一² (1. 熊本大学、2. 大阪大学)

キーワード：気団、気候区分、クラスタリング

1954年に提案されたアリソフ気候区分は、1月と7月の大規模な気団帯と前線の気候変動に着目した分類である。本研究では、全球再解析データに機械学習のクラスタリング技術を適用し、気団域を定量的かつ客観的に決定し、気団の概念に基づいた全球気候区分を行った。10-3月と4-9月の２半年期間における４つの気団帯の南北変位から９気候帯を設定し、大陸性気候・海洋性気候、すなわちある気候帯を東西方向の気候の差異を考慮することで、さらに２７気候区へと細分化した。本研究は先ず、1950年代のアリソフの様に、地球気候を４気団帯に分けることは気候の不連続性を捉えられるのか、という点に疑いを持つことから始めた。その結果、1950年代のアリソフの４分類が、現代の高品質なデータを用いたデータ駆動型の観点からも支持された。さらにクラスタリング技術は、中高緯度の傾圧性に伴う前線性降水を正確に捉えることができた。本研究で新しく提案した気候区分は、アリソフ気候区分を約70年ぶりに更新するものであり、気象学・気候学分野へのデータ駆動型の機械学習技術を適用する１例として、気団に基づく成因的気候区分の標準を確立するものである。